Konwolucyjne sieci neuronowe¶
Dziś spróbujemy stworzyć i wytrenować prostą sieć konwolucyjną do rozpoznawania, co znajduje się na obrazie. Następnie omówimy kwestię identyfikowania obiektów na obrazie, oraz porozmawiamy o wykorzystaniu gotowej już sieci.
Problem klasyfikacji obrazów¶
Jak się za to zabrać? Naiwnym podejściem byłaby próba ręcznej specyfikacji pewnych cech (niemowlęta mają duże głowy, szczoteczki są długie, etc.). Szybko jednak stwierdziliśmy, że nawet dla niewielkiego zbioru kategorii jest to tytaniczna praca bez gwarancji sukcesu. Co więcej, istnieje wiele czynników zniekształcających zawartość naszych zdjęć. Obiekty mogą być przedstawiane z różnych ujęć, w różnych warunkach oświetleniowych, w różnej skali, częściowo niewidoczne, ukryte w tle...
Wszystkie wymienione problemy są skutkiem istnienia semantycznej przepaści między tym, jak reprezentowane są nasze dane wejściowe (tablica liczb), a tym, czego w nich szukamy, czyli kategorii i cech: zwierząt, nosów, głów, itp. Zamiast więc próbować samodzielnie napisać funkcję $f(x)$, spróbujemy skorzystać z dobrodziejstw uczenia maszynowego, aby automatycznie skonstruować reprezentację wejścia właściwą dla postawionego sobie zadania (a przynajmniej lepszą od pierwotnej). I tu z pomocą przychodzą nam konwolucyjne sieci neuronowe. Do tego trzeba zrozumieć, czym jest konwolucja (inaczej: splot), a do tego najlepiej nadają się ilustracje, jak to działa.
Konwolucja¶
Konwolucja (splot) to działanie określone dla dwóch funkcji, dające w wyniku inną, która może być postrzegana jako zmodyfikowana wersja oryginalnych funkcji.
Z naszego punktu widzenia polega to na tym, że mnożymy odpowiadające sobie elementy z dwóch macierzy: obrazu, oraz mniejszej, nazywanej filtrem (lub kernelem. Następnie sumujemy wynik i zapisujemy do macierzy wynikowej na odpowiedniej pozycji. Proces powtarza się aż do momentu przeskanowania całego obrazu. Taki filtr wykrywa, czy coś do niego pasuje w danym miejscu, i z tego wynika zdolność semantycznej generalizacji sieci - uczymy się cech, a wykrywamy je potem w dowolnym miejscu. Przydatne pojęcia
Stride¶
Stride to inaczej krok algorytmu, albo przesunięcie. Określa co ile komórek macierzy następuje aplikacja operatora konwolucji. Jeśli stride wynosi 1 a operator konwolucji ma rozmiar np. 3 x 3, to każdy piksel (z wyjątkiem skrajnych narożnych pikseli) będzie uczestniczył w wielu operacjach konwolucji. Jeśli natomiast krok wyniósłby 3, to każdy piksel uczestniczyłby tylko jednokrotnie w tych operacjach. Należy pamiętać, że krok stosujemy zarówno w poziomie, jak i pionie. Najczęściej w obu kierunkach wykorzystuje się ten sam krok.
Padding¶
Padding to inaczej wypełnienie krawędzi obrazu. Określa, w jaki sposób będą traktowane skrajne piksele. Jeśli padding wynosi 0, to skrajne piksele będą uczestniczyły w operacjach konwolucji rzadziej, niż pozostałe piksele (oczywiście jest to również uzależnione od wartości kroku). Aby zniwelować ten efekt, możemy dodać wypełnienie wokół całego obrazu. Te dodatkowe piksele mogą być zerami, albo mogą być również jakimiś uśrednionymi wartościami pikseli sąsiednich. Wypełnienie zerami oznacza de facto obramowanie całego obrazu czarną ramkną.
Pooling¶
Pooling jest procesem wykorzystywanym do redukcji rozmiaru obrazu. Występują 2 warianty: max-pooling oraz avg-pooling. Pozwala on usunąć zbędne dane, np. jeżeli filtr wykrywa linie, to istnieje spora szansa, że linie te ciągną się przez sąsiednie piksele, więc nie ma powodu powielać tej informacji. Dzięki temu wprowadzamy pewną inwariancję w wagach sieci i jesteśmy odporni na niewielkie wahania lokalizacji informacji, a skupiamy się na "większym obrazie".
Sposoby redukcji przeuczenia¶
- warstwa dropout - wyłączanie losowych neuronów w trakcie uczenia,
- regularyzacja wag - ograniczenie sumy wartości wag,
- metoda wczesnego stopu (early stopping) - zatrzymanie uczenia, jeśli proces uczenia nie poprawia wyników,
- normalizacja paczki (batch normalization) - centrowanie i skalowanie wartości wektorów w obrębie batcha danych,
- rozszerzanie danych (data augmentation) - generowanie lekko zaburzonych danych, na podstawie danych treningowych,
- lub... więcej danych.
Budowa sieci CNN do klasyfikacji obrazów¶
Sieć konwolucyjna składa się zawsze najpierw, zgodnie z nazwą, z części konwolucyjnej, której zadaniem jest wyodrębnienie przydatnych cech z obrazu za pomocą filtrów, warstw poolingowych etc.
Warstwa konwolucyjna sieci neuronowej składa się z wielu filtrów konwolucyjnych działających równolegle (tj. wykrywających różne cechy). Wagi kerneli, początkowo zainicjalizowane losowo, są dostrajane w procesie uczenia. Wynik działania poszczególnych filtrów jest przepuszczany przez funkcję nieliniową. Mamy tu do czynienia z sytuacją analogiczną jak w MLP: najpierw wykonujemy przekształcenie liniowe, a potem stosujemy funkcję aktywacji. Funkcji aktywacji nie stosuje się jendak po warstawch poolingowych, są to stałe operacje nie podlegające uczeniu.
W celu klasyfikacji obrazu musimy później użyć sieci MLP. Jako że wejściem do sieci MLP jest zawsze wektor, a wyjściem warstwy konwolucyjnej obraz. Musimy zatem obraz przetworzony przez filtry konwolucyjne sprowadzić do formy wektora, tzw. embedding-u / osadzenia, czyli reprezentacji obrazu jako punktu w pewnej ciągłej przestrzeni. Służy do tego warstwa spłaszczająca (flatten layer), rozwijająca macierze wielkowymiarowe na wektor, np $10 \times 10 \times 3$ na $300 \times 1$.
Część konwolucyjna nazywa się często backbone, a część MLP do klasyfikacji head. Głowa ma zwykle 1-2 warstwy w pełni połączone, z aktywacją softmax w ostatniej warstwie. Czasem jest nawet po prostu pojedynczą warstwą z softmaxem, bo w dużych sieciach konwolucyjnych ekstrakcja cech jest tak dobra, że taka prosta konstrukcja wystacza do klasyfikacji embeddingu.
In [1]:
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
Wybierzmy rodzaj akceleracji. Współczesne wersje PyTorch wspierają akcelerację nie tylko na kartach Nvidii i AMD, ale również na procesorach Apple z serii M. Obsługa AMD jest realizowana identycznie jak CUDA natomiast MPS (Apple) ma nieco inne API do sprawdzania dostępności i wybierania urządzenia.
Zapisujemy wybrane urządzenie do zmiennej device, dzięki czemu w dalszych częściach kodu już nie będziemy musieli o tym myśleć.
In [2]:
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda:0")
elif torch.backends.mps.is_available():
device = torch.device("mps")
print(device)
cuda:0
W pakiecie torchvision mamy funkcje automatycznie pobierające niektóre najbardziej popularne zbiory danych z obrazami.
W tym ćwiczeniu wykorzystamy zbiór FashionMNIST, który zawiera małe (28x28) zdjęcia ubrań w skali szarości. Zbiór ten został stworzony przez Zalando i jest "modowym" odpowiednikiem "cyferkowego" MNIST-a, jest z nim kompatybilny pod względem rozmiarów i charakterystyki danych, ale jest od MNIST-a trudniejszy w klasyfikacji.
Do funkcji ładujących zbiory danych możemy przekazać przekształcenie, które powinno zostać na nim wykonane. Przekształcenia można łączyć przy użyciu transforms.Compose. W tym przypadku przekonwertujemy dane z domyślnej reprezentacji PIL.Image na torch-owe tensory.
Pobrany dataset przekazujemy pod kontrolę DataLoader-a, który zajmuje się podawaniem danych w batch-ach podczas treningu.
In [128]:
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
batch_size = 32
trainset = torchvision.datasets.FashionMNIST(
root="./data", train=True, download=True, transform=transform
)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(
trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True
)
testset = torchvision.datasets.FashionMNIST(
root="./data", train=False, download=True, transform=transform
)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(
testset, batch_size=batch_size, shuffle=True
)
classes = (
"top",
"Trouser",
"Pullover",
"Dress",
"Coat",
"Sandal",
"Shirt",
"Sneaker",
"Bag",
"Ankle boot",
)
print(type(testset[0][0]))
<class 'torch.Tensor'>
Zobaczmy, co jest w naszym zbiorze danych. Poniżej kawałek kodu, który wyświetli nam kilka przykładowych obrazków. Wartości pikseli są znormalizowane do przedziału [0,1].
In [129]:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def imshow(img):
npimg = img.numpy()
plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
plt.axis("off")
plt.show()
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = next(dataiter)
def grid_show(images, nrow=8):
imshow(torchvision.utils.make_grid(images, nrow=nrow))
def print_grid(labels, nrow=8):
rows = [labels[n : n + nrow] for n in range(0, len(labels), nrow)]
for r in rows:
print(" ".join(f"{classes[c]:10s}" for c in r))
grid_show(images)
print_grid(labels)
Shirt Coat top Ankle boot Shirt Trouser Sandal Pullover Ankle boot Pullover Pullover Dress Sneaker Dress top Ankle boot Bag Sandal Trouser Sneaker Pullover top Pullover top Pullover Coat Sneaker top Pullover Sneaker Pullover top
LeNet¶
LeNet to bardzo znany, klasyczny model sieci konwolucyjnej.
Warstwy:
- obraz
- konwolucja, kernel $5 \times 5$, bez paddingu, 6 kanałów (feature maps)
- average pooling, kernel $2 \times 2$, stride 2
- konwolucja, kernel $5 \times 5$, bez paddingu, 16 kanałów (feature maps)
- average pooling, kernel $2 \times 2$, stride 2
- warstwa w pełni połączona, 120 neuronów na wyjściu
- warstwa w pełni połączona, 84 neurony na wyjściu
- warstwa w pełni połączona, na wyjściu tyle neuronów, ile jest klas
Zadanie 1 (2 punkty)
Zaimplementuj wyżej opisaną sieć, używając biblioteki PyTorch. Wprowadzimy sobie jednak pewne modyfikacje, żeby było ciekawiej:
- w pierwszej warstwie konwolucyjnej użyj 20 kanałów (feature maps)
- w drugiej warstwie konwolucyjnej użyj 50 kanałów (feature maps)
- w pierwszej warstwie gęstej użyj 300 neuronów
- w drugiej warstwie gęstej użyj 100 neuronów
Przydatne elementy z pakietu torch.nn:
Conv2d()AvgPool2d()Linear()
Z pakietu torch.nn.functional:
relu()
In [130]:
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class LeNet(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# your code here
self.model = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 20, 5),
nn.ReLU(),
nn.AvgPool2d(2, stride=2),
nn.Conv2d(20, 50, 5),
nn.ReLU(),
nn.AvgPool2d(2, stride=2),
nn.Flatten(),
nn.Linear(800, 300),
nn.ReLU(),
nn.Linear(300, 100),
nn.ReLU(),
nn.Linear(100, len(classes)),
)
def forward(self, x):
# your code here
return self.model(x)
Do treningu użyjemy stochastycznego spadku po gradiencie (SGD), a jako funkcję straty Categorical Cross Entropy. W PyTorch-u funkcja ta operuje na indeksach klas (int), a nie na wektorach typu one-hot (jak w Tensorflow).
In [131]:
import torch.optim as optim
net = LeNet().to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
Zadanie 2 (1 punkt)
Uzupełnij pętlę uczącą sieć na podstawie jej predykcji. Oblicz (wykonaj krok do przodu) funkcję straty, a następnie przeprowadź propagację wsteczną i wykonaj krok optymalizatora.
In [132]:
net.train()
for epoch in range(5):
# your_code
for X_train, y_train in trainloader:
y_pred = net(X_train.to(device))
loss = criterion(y_pred.to(device), y_train.to(device))
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
print(f"[{epoch + 1}] loss: {loss.item():.4f}")
[1] loss: 1.4092 [2] loss: 0.5692 [3] loss: 0.4417 [4] loss: 0.6634 [5] loss: 0.3034
Zobaczmy na kilku przykładach jak działa wytrenowana sieć.
In [133]:
dataiter = iter(testloader)
images, labels = next(dataiter)
grid_show(images)
print("Ground Truth")
print_grid(labels)
outputs = net(images.to(device))
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
print()
print("Predicted")
print_grid(predicted)
Ground Truth Coat Trouser Pullover Dress Sandal Ankle boot Dress Bag Sandal top top Pullover top Trouser Pullover Trouser Bag Coat Dress Trouser top Trouser Ankle boot Shirt Ankle boot Trouser Dress Trouser Dress Trouser Sandal Sneaker Predicted Coat Trouser Pullover Dress Sandal Ankle boot Dress Bag Sandal top top Pullover Dress Dress Pullover Trouser Bag Coat Dress Trouser top Trouser Ankle boot Shirt Ankle boot Trouser Dress top Dress Trouser Sandal Sneaker
Obliczmy dokładności (accuracy) dla zbioru danych.
In [134]:
correct = 0
total = 0
net.eval()
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images.to(device))
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels.to(device)).sum().item()
print(f"Accuracy of the network on the 10000 test images: {100 * correct // total} %")
Accuracy of the network on the 10000 test images: 81 %
Skomentuj wyniki:
- Jest to bardzo dobry wynik jak na tam małą sieć, zastosowanie ReLU zamiast Sigmoidy (tak jak jest w oryginalnym LeNet) poprawia trochę wynik.
Znając ogólny wynik klasyfikacji dla zbioru przeanalizujmy dokładniej, z którymi klasami jest największy problem.
Zadanie 3 (1 punkt)
Oblicz dokładność działania sieci (accuracy) dla każdej klasy z osobna. Podczas oceniania skuteczności modelu nie potrzebujemy, aby gradienty się liczyły. Możemy zatem zawrzeć obliczenia w bloku with torch.no_grad():
In [135]:
net.eval()
# your_code
results = [[0,0] for i in range(len(classes))]
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images.to(device))
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
for k in zip(predicted, labels):
results[k[1]][0] += 1
if k[0] == k[1]:
results[k[1]][1] += 1
for i in range(len(results)):
print(f"Accuracy of {classes[i]}: {100 * results[i][1] // results[i][0]} %")
Accuracy of top: 82 % Accuracy of Trouser: 93 % Accuracy of Pullover: 71 % Accuracy of Dress: 85 % Accuracy of Coat: 66 % Accuracy of Sandal: 89 % Accuracy of Shirt: 44 % Accuracy of Sneaker: 93 % Accuracy of Bag: 95 % Accuracy of Ankle boot: 94 %
Skomentuj wyniki:
- Doskonale widać, że model myli się na podobnych częściach garderoby, z charakterystycznymi elementami nie ma problemu. Mimo wszystko średni uzyskany wynik jest jest całkiem dobry jak na tak małą sieć.
Detekcja obiektów¶
Problem detekcji polega na nie tylko sklasyfikowaniu obiektów na obrazie, ale również wyznaczeniu jego dokładnego położenia w postaci bounding-box-u. Choć jest to problem odmienny od klasyfikacji obrazów, to w praktyce ściśle z nim powiązany - modele do detekcji obiektów przeważnie do pewnego momentu wyglądają tak samo, jak modele klasyfikacji. Jednak pod koniec sieć jest dzielona na 2 wyjścia: jedno to standardowa klasyfikacja, a drugie to regresor określający pozycję obiektu na obrazie, tzw. bounding box. Najpopularniejszymi przykładami takich sieci są YOLO i Mask R-CNN. Zbiór danych też jest odpowiednio przygotowany do tego zadania i oprócz właściwych zdjęć zawiera również listę bounding-box-ów i ich etykiety.
Zobaczymy jak działa detekcja na przykładzie już wytrenowanej sieci neuronowej. Autorzy skutecznych sieci często udostępniają ich wagi online, dzięki czemu jeżeli mamy doczynienia z analogicznym problemem jak ten, do którego dana sieć była przygotowana możemy z niej skorzystać "prosto z pudełka".
PyTorch pozwala nam na pobranie wytrenowanych wag dla kilku najpopularniejszych modeli. Sprawdzimy jak z tego skorzystać.
In [11]:
from torchvision.models import detection
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
import urllib
Poniżej znajduje się funkcja pozwalająca wczytać obraz z sieci. Przyda się do testowania działania sieci.
In [12]:
def url_to_image(url):
resp = urllib.request.urlopen(url)
image = np.asarray(bytearray(resp.read()), dtype="uint8")
image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)
return image
Model, którym się zajmiemy to Faster R-CNN, który był trenowany na zbiorze COCO. Poniżej znajduje się lista klas (etykiet) dla tego zbioru danych.
In [13]:
classes = [
"__background__",
"person",
"bicycle",
"car",
"motorcycle",
"airplane",
"bus",
"train",
"truck",
"boat",
"traffic light",
"fire hydrant",
"street sign",
"stop sign",
"parking meter",
"bench",
"bird",
"cat",
"dog",
"horse",
"sheep",
"cow",
"elephant",
"bear",
"zebra",
"giraffe",
"hat",
"backpack",
"umbrella",
"handbag",
"tie",
"shoe",
"eye glasses",
"suitcase",
"frisbee",
"skis",
"snowboard",
"sports ball",
"kite",
"baseball bat",
"baseball glove",
"skateboard",
"surfboard",
"tennis racket",
"bottle",
"plate",
"wine glass",
"cup",
"fork",
"knife",
"spoon",
"bowl",
"banana",
"apple",
"sandwich",
"orange",
"broccoli",
"carrot",
"hot dog",
"pizza",
"donut",
"cake",
"chair",
"couch",
"potted plant",
"bed",
"mirror",
"dining table",
"window",
"desk",
"toilet",
"door",
"tv",
"laptop",
"mouse",
"remote",
"keyboard",
"cell phone",
"microwave",
"oven",
"toaster",
"sink",
"refrigerator",
"blender",
"book",
"clock",
"vase",
"scissors",
"teddy bear",
"hair drier",
"toothbrush",
]
colors = np.random.randint(0, 256, size=(len(classes), 3))
Inizjalizacja modelu ResNet50-FPN wytrenowanymi wagami. Inicjalizujemy zarówno sieć backbone jak i RCNN.
In [14]:
model = detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(
weights=detection.FasterRCNN_ResNet50_FPN_Weights.DEFAULT,
weights_backbone=torchvision.models.ResNet50_Weights.DEFAULT,
progress=True,
num_classes=len(classes)
).to(device)
model.eval()
Out[14]:
FasterRCNN(
(transform): GeneralizedRCNNTransform(
Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
Resize(min_size=(800,), max_size=1333, mode='bilinear')
)
(backbone): BackboneWithFPN(
(body): IntermediateLayerGetter(
(conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(64, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
(maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False)
(layer1): Sequential(
(0): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(64, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(64, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(64, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
(downsample): Sequential(
(0): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(1): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
)
)
(1): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(64, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(64, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
(2): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(64, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(64, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
)
(layer2): Sequential(
(0): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(256, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
(downsample): Sequential(
(0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
(1): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
)
)
(1): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
(2): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
(3): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
)
(layer3): Sequential(
(0): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(512, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(1024, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
(downsample): Sequential(
(0): Conv2d(512, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
(1): FrozenBatchNorm2d(1024, eps=0.0)
)
)
(1): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(1024, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
(2): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(1024, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
(3): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(1024, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
(4): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(1024, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
(5): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(1024, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
)
(layer4): Sequential(
(0): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(1024, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(2048, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
(downsample): Sequential(
(0): Conv2d(1024, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
(1): FrozenBatchNorm2d(2048, eps=0.0)
)
)
(1): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(2048, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(2048, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
(2): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(2048, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
(conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
(conv3): Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn3): FrozenBatchNorm2d(2048, eps=0.0)
(relu): ReLU(inplace=True)
)
)
)
(fpn): FeaturePyramidNetwork(
(inner_blocks): ModuleList(
(0): Conv2dNormActivation(
(0): Conv2d(256, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
)
(1): Conv2dNormActivation(
(0): Conv2d(512, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
)
(2): Conv2dNormActivation(
(0): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
)
(3): Conv2dNormActivation(
(0): Conv2d(2048, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
)
)
(layer_blocks): ModuleList(
(0-3): 4 x Conv2dNormActivation(
(0): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
)
)
(extra_blocks): LastLevelMaxPool()
)
)
(rpn): RegionProposalNetwork(
(anchor_generator): AnchorGenerator()
(head): RPNHead(
(conv): Sequential(
(0): Conv2dNormActivation(
(0): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(1): ReLU(inplace=True)
)
)
(cls_logits): Conv2d(256, 3, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
(bbox_pred): Conv2d(256, 12, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
)
)
(roi_heads): RoIHeads(
(box_roi_pool): MultiScaleRoIAlign(featmap_names=['0', '1', '2', '3'], output_size=(7, 7), sampling_ratio=2)
(box_head): TwoMLPHead(
(fc6): Linear(in_features=12544, out_features=1024, bias=True)
(fc7): Linear(in_features=1024, out_features=1024, bias=True)
)
(box_predictor): FastRCNNPredictor(
(cls_score): Linear(in_features=1024, out_features=91, bias=True)
(bbox_pred): Linear(in_features=1024, out_features=364, bias=True)
)
)
)
IPython, z którego korzystamy w Jupyter Notebooku, ma wbudowaną funkcję display() do wyświetlania obrazów.
Do pobierania obrazów możemy się posłyżyć wget-em.
In [15]:
# Pobieranie obrazka z sieci
!wget https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/7a/Toothbrush_x3_20050716_001.jpg/1280px-Toothbrush_x3_20050716_001.jpg --output-document toothbrushes.jpg
--2023-12-06 13:35:33-- https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/7a/Toothbrush_x3_20050716_001.jpg/1280px-Toothbrush_x3_20050716_001.jpg
Resolving upload.wikimedia.org (upload.wikimedia.org)... 185.15.59.240
Connecting to upload.wikimedia.org (upload.wikimedia.org)|185.15.59.240|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 338300 (330K) [image/jpeg]
Saving to: 'toothbrushes.jpg'
0K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 811K 0s
50K .......... .......... .......... .......... .......... 30% 5,51M 0s
100K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 3,77M 0s
150K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 4,90M 0s
200K .......... .......... .......... .......... .......... 75% 5,28M 0s
250K .......... .......... .......... .......... .......... 90% 6,56M 0s
300K .......... .......... .......... 100% 8,12M=0,1s
2023-12-06 13:35:33 (2,83 MB/s) - 'toothbrushes.jpg' saved [338300/338300]
In [16]:
# Wyświetlanie obrazka
image = Image.open("toothbrushes.jpg")
# make sure we have 3-channel RGB, e.g. without transparency
image = image.convert("RGB")
display(image)
PyTorch wymaga obrazów w kształcie [channels, height, width] (C, H, W) oraz z wartościami pikseli między 0 a 1. Pillow wczytuje obrazy z kanałami (H, W, C) oraz z wartościami pikseli między 0 a 255. Przed wykorzystaniem sieci neuronowej trzeba zatem:
- zamienić obraz na tensor
- zmienić kolejność kanałów
- podzielić wartości pikseli przez 255
In [17]:
image_tensor = torch.from_numpy(np.array(image))
image_tensor = image_tensor.permute(2, 0, 1)
image_tensor_int = image_tensor # useful for displaying, dtype = uint8
image_tensor = image_tensor / 255
image_tensor.shape, image_tensor.dtype
Out[17]:
(torch.Size([3, 960, 1280]), torch.float32)
Zadanie 4 (1 punkt)
Użyj modelu do wykrycia obiektów na obrazie. Następnie wybierz tylko te bounding boxy, dla których mamy wynik powyżej 50%. Wypisz te bounding boxy, ich prawdopodobieństwa (w procentach) oraz nazwy klas.
Następnie wykorzystaj wyniki do zaznaczenia bounding box'a dla każdego wykrytego obiektu na obrazie oraz podpisz wykrytą klasę wraz z prawdopodobieństwem. Możesz tutaj użyć:
In [45]:
# your_code
predicted = model(image_tensor.reshape(1, 3, 960, 1280).to(device)) #[batch_size, channels, height, width]
scores = predicted[0]['scores'].cpu().detach().numpy()
# print(scores)
index = np.where(scores > 0.5)[0]
boxes = [predicted[0]['boxes'].cpu().detach().numpy()[i] for i in index]
labels = [predicted[0]['labels'].cpu().detach().numpy()[i] for i in index]
# print(boxes)
# print(labels)
for i in range(len(index)):
print("Boundign box: ", boxes[i], "\tScore: ", scores[index[i]], "\tLabel: ", classes[labels[i]])
Boundign box: [ 269.02606 585.47577 1246.7507 715.89514] Score: 0.94170517 Label: toothbrush Boundign box: [ 90.03049 266.9785 1196.9512 404.13614] Score: 0.8841336 Label: toothbrush Boundign box: [ 601.2891 456.07553 1180.7574 556.1579 ] Score: 0.69828624 Label: spoon Boundign box: [ 617.2334 586.1252 1193.0753 689.2256] Score: 0.63003176 Label: toothbrush
In [85]:
image = cv2.imread("toothbrushes.jpg")
for i in range(len(boxes)):
x1, y1, x2, y2 = int(boxes[i][0]), int(boxes[i][1]), int(boxes[i][2]), int(boxes[i][3])
cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (255,0,0), 2)
label = classes[labels[i]]
(w, h), _ = cv2.getTextSize(label, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, 1)
image = cv2.rectangle(image, (x1, y1 - h - 5), (x1 + w, y1), (255,0,0), -1)
image = cv2.putText(image, label, (x1, y1 - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0,0,0), 1)
plt.imshow(image)
plt.show()
Fine-tuning i pretrening¶
Trenowanie głębokich sieci neuronowych do przetwarzania obrazów jest zadaniem wymagającym bardzo dużych zbiorów danych i zasobów obliczeniowych. Często jednak, nie musimy trenować takich sieci od nowa, możemy wykorzystać wytrenowane modele i jedynie dostosowywaać je do naszych problemów. Działanie takie nazywa się transfer learning-iem.
Przykładowao: mamy już wytrenowaną sieć na dużym zbiorze danych (pretrening) i chcemy, żeby sieć poradziła sobie z nową klasą obiektów (klasyfikacja), albo lepiej radziła sobie z wybranymi obiektami, które już zna (fine-tuning). Możemy usunąć ostatnią warstwę sieci i na jej miejsce wstawić nową, identyczną, jednak z losowo zainicjalizowanymi wagami, a następnie dotrenować sieć na naszym nowym, bardziej specyficznym zbiorze danych. Przykładowo, jako bazę weźmiemy model wytrenowany na zbiorze ImageNet i będziemy chcieli użyć go do rozpoznawania nowych, nieznanych mu klas, np. ras psów.
Dla przećwiczenia takiego schematu działania wykorzystamy zbiór danych z hotdogami. Będziemy chcieli stwierdzić, czy na obrazku jest hotdog, czy nie. Jako sieci użyjemy modelu ResNet-18, pretrenowanej na zbiorze ImageNet.
In [86]:
# Download the hotdog dataset
!wget http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/hotdog.zip
!unzip -n hotdog.zip
--2023-12-06 14:32:54-- http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/hotdog.zip
Resolving d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com (d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com)... 18.245.74.123
Connecting to d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com (d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com)|18.245.74.123|:80... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 261292301 (249M) [application/zip]
Saving to: 'hotdog.zip.1'
0K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 336K 12m38s
50K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 334K 12m40s
100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 9,41M 8m36s
150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 6,66M 6m36s
200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 372K 7m34s
250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 20,0M 6m20s
300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 17,2M 5m28s
350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 18,8M 4m48s
400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 19,0M 4m18s
450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 6,74M 3m56s
500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 356K 4m39s
550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 96,7M 4m16s
600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 1,39M 4m10s
650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 50,7M 3m53s
700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 3,14M 3m42s
750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 56,0M 3m29s
800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 102M 3m16s
850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 215M 3m6s
900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 45,5M 2m56s
950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 3,31M 2m51s
1000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 60,0M 2m43s
1050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 687K 2m52s
1100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 76,4M 2m45s
1150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 60,9M 2m38s
1200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 40,7M 2m32s
1250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 33,2M 2m27s
1300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 42,3M 2m21s
1350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 42,0M 2m16s
1400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 28,0M 2m12s
1450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 53,7M 2m8s
1500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 60,9M 2m4s
1550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 30,6M 2m0s
1600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 30,7M 1m57s
1650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 46,6M 1m53s
1700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 49,1M 1m50s
1750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 27,5M 1m47s
1800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 73,4M 1m45s
1850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 34,5M 1m42s
1900K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 44,9M 1m40s
1950K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 40,9M 97s
2000K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 50,3M 95s
2050K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 30,8M 93s
2100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 35,8M 91s
2150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 403K 1m43s
2200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 107M 1m41s
2250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 92,9M 99s
2300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 164M 96s
2350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 137M 94s
2400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 141M 93s
2450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 156M 91s
2500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 153M 89s
2550K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 61,4M 87s
2600K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 261M 86s
2650K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 71,5M 84s
2700K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 152M 83s
2750K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 90,4M 81s
2800K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 61,7M 80s
2850K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 114M 78s
2900K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 51,4M 77s
2950K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 127M 76s
3000K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 166M 75s
3050K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 43,6M 74s
3100K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 268M 72s
3150K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 55,7M 71s
3200K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 108M 70s
3250K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 49,0M 69s
3300K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 42,4M 68s
3350K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 149M 67s
3400K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 82,7M 66s
3450K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 93,5M 65s
3500K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 162M 65s
3550K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 49,2M 64s
3600K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 61,1M 63s
3650K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 103M 62s
3700K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 55,0M 61s
3750K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 85,7M 60s
3800K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 165M 60s
3850K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 37,8M 59s
3900K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 240M 58s
3950K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 98,6M 58s
4000K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 89,9M 57s
4050K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 47,7M 56s
4100K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 168M 56s
4150K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 58,7M 55s
4200K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 86,0M 54s
4250K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 59,8M 54s
4300K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 87,4M 53s
4350K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 66,2M 53s
4400K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 394K 59s
4450K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 66,0M 58s
4500K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 1,34M 60s
4550K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 168M 59s
4600K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 58,6M 59s
4650K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 103M 58s
4700K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 58,4M 57s
4750K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 138M 57s
4800K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 145M 56s
4850K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 227M 56s
4900K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 954G 55s
4950K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 38,0M 55s
5000K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 326M 54s
5050K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 364M 53s
5100K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 146M 53s
5150K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 954G 52s
5200K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 328M 52s
5250K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 415M 51s
5300K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 308M 51s
5350K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 954G 50s
5400K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 285M 50s
5450K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 287M 50s
5500K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 341M 49s
5550K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 310M 49s
5600K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 954G 48s
5650K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 250M 48s
5700K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 293M 47s
5750K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 199M 47s
5800K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 372M 47s
5850K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 954G 46s
5900K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 256M 46s
5950K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 365M 45s
6000K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 404M 45s
6050K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 954G 45s
6100K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 446M 44s
6150K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 346M 44s
6200K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 320M 44s
6250K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 470M 43s
6300K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 954G 43s
6350K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 449M 43s
6400K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 449M 42s
6450K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 470M 42s
6500K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 954G 42s
6550K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 434M 41s
6600K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 425M 41s
6650K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 287M 41s
6700K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 448M 40s
6750K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 954G 40s
6800K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 323M 40s
6850K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 329M 39s
6900K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 285M 39s
6950K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 954G 39s
7000K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 461M 39s
7050K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 426M 38s
7100K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 473M 38s
7150K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 331M 38s
7200K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 954G 37s
7250K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 448M 37s
7300K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 482M 37s
7350K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 476M 37s
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65850K .......... .......... .......... .......... .......... 25% 112M 8s
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247300K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 88,4M 0s
247350K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 61,9M 0s
247400K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 93,5M 0s
247450K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 62,3M 0s
247500K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 111M 0s
247550K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 52,0M 0s
247600K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 124M 0s
247650K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 57,3M 0s
247700K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 72,0M 0s
247750K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 75,8M 0s
247800K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 97,1M 0s
247850K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 72,0M 0s
247900K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 77,6M 0s
247950K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 62,7M 0s
248000K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 131M 0s
248050K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 56,4M 0s
248100K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 110M 0s
248150K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 50,2M 0s
248200K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 157M 0s
248250K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 55,7M 0s
248300K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 112M 0s
248350K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 57,5M 0s
248400K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 100M 0s
248450K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 60,0M 0s
248500K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 125M 0s
248550K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 51,2M 0s
248600K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 94,4M 0s
248650K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 60,3M 0s
248700K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 547K 0s
248750K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 131M 0s
248800K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 78,3M 0s
248850K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 187M 0s
248900K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 93,7M 0s
248950K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 68,6M 0s
249000K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 102M 0s
249050K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 57,7M 0s
249100K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 304M 0s
249150K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 75,5M 0s
249200K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 86,2M 0s
249250K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 71,8M 0s
249300K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 128M 0s
249350K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 74,0M 0s
249400K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 76,6M 0s
249450K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 81,8M 0s
249500K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 67,0M 0s
249550K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 178M 0s
249600K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 14,9M 0s
249650K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 222M 0s
249700K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 210M 0s
249750K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 118M 0s
249800K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 97,8M 0s
249850K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 1,85M 0s
249900K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 100M 0s
249950K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 42,1M 0s
250000K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 149M 0s
250050K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 954G 0s
250100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 55,6M 0s
250150K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 206M 0s
250200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 244M 0s
250250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 954G 0s
250300K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 239M 0s
250350K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 251M 0s
250400K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 265M 0s
250450K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 241M 0s
250500K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 954G 0s
250550K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 188M 0s
250600K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 214M 0s
250650K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 223M 0s
250700K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 954G 0s
250750K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 242M 0s
250800K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 269M 0s
250850K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 266M 0s
250900K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 186M 0s
250950K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 954G 0s
251000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 207M 0s
251050K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 166M 0s
251100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 281M 0s
251150K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 272M 0s
251200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 954G 0s
251250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 255M 0s
251300K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 249M 0s
251350K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 296M 0s
251400K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 954G 0s
251450K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 260M 0s
251500K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 309M 0s
251550K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 299M 0s
251600K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 316M 0s
251650K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 954G 0s
251700K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 292M 0s
251750K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 310M 0s
251800K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 309M 0s
251850K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 954G 0s
251900K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 167M 0s
251950K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 233M 0s
252000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 86,2M 0s
252050K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 212M 0s
252100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 2,53M 0s
252150K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 97,4M 0s
252200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 9,84M 0s
252250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 96,3M 0s
252300K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 72,9M 0s
252350K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 77,8M 0s
252400K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 80,6M 0s
252450K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 64,3M 0s
252500K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 78,5M 0s
252550K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 67,0M 0s
252600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 66,1M 0s
252650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 36,1M 0s
252700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 227M 0s
252750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 954G 0s
252800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 156M 0s
252850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 166M 0s
252900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 159M 0s
252950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 954G 0s
253000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 14,4M 0s
253050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 72,0M 0s
253100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 60,2M 0s
253150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 76,7M 0s
253200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 100M 0s
253250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 13,2M 0s
253300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 76,0M 0s
253350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 375M 0s
253400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 266M 0s
253450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 439M 0s
253500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 954G 0s
253550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 459M 0s
253600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 438M 0s
253650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 466M 0s
253700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 954G 0s
253750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 882K 0s
253800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 112M 0s
253850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 128M 0s
253900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 101M 0s
253950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 69,2M 0s
254000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 93,6M 0s
254050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 76,6M 0s
254100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 136M 0s
254150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 67,2M 0s
254200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 109M 0s
254250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 70,7M 0s
254300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 90,5M 0s
254350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 105M 0s
254400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 68,7M 0s
254450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 105M 0s
254500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 71,6M 0s
254550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 89,0M 0s
254600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 100M 0s
254650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 102M 0s
254700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 73,3M 0s
254750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 76,7M 0s
254800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 75,7M 0s
254850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 28,2M 0s
254900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 186M 0s
254950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 107M 0s
255000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 2,70M 0s
255050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 372M 0s
255100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 954G 0s
255150K .......... ........ 100% 165M=8,6s
2023-12-06 14:33:03 (29,0 MB/s) - 'hotdog.zip.1' saved [261292301/261292301]
'unzip' is not recognized as an internal or external command,
operable program or batch file.
Kiedy korzystamy z sieci pretrenowanej na zbiorze ImageNet, zgodnie z dokumentacją trzeba dokonać standaryzacji naszych obrazów, odejmując średnią i dzieląc przez odchylenie standardowe każdego kanału ze zbioru ImageNet.
All pre-trained models expect input images normalized in the same way, i.e. mini-batches of 3-channel RGB images of shape (3 x H x W), where H and W are
expected to be at least 224. The images have to be loaded in to a range of [0, 1] and then normalized using mean = [0.485, 0.456, 0.406] and std = [0.229,
0.224, 0.225]. You can use the following transform to normalize:
normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])In [87]:
torch.manual_seed(17)
normalize = transforms.Normalize(
mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225]
)
train_augs = torchvision.transforms.Compose(
[
torchvision.transforms.RandomResizedCrop(224),
torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
torchvision.transforms.ToTensor(),
normalize,
]
)
test_augs = torchvision.transforms.Compose(
[
torchvision.transforms.Resize(256),
torchvision.transforms.CenterCrop(224),
torchvision.transforms.ToTensor(),
normalize,
]
)
In [88]:
pretrained_net = torchvision.models.resnet18(weights=torchvision.models.ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1)
In [89]:
pretrained_net.fc
Out[89]:
Linear(in_features=512, out_features=1000, bias=True)
Zadanie 5 (1 punkt)
Dodaj warstwę liniową do naszej fine-fune'owanej sieci oraz zainicjuj ją losowymi wartościami.
In [90]:
finetuned_net = nn.Sequential(
pretrained_net,
nn.ReLU(),
nn.Linear(1000, 1000),
)
# your_code
In [91]:
import time
import copy
def train_model(
model, dataloaders, criterion, optimizer, num_epochs=25
):
since = time.time()
val_acc_history = []
best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
best_acc = 0.0
for epoch in range(1, num_epochs + 1):
print("Epoch {}/{}".format(epoch, num_epochs))
print("-" * 10)
# Each epoch has a training and validation phase
for phase in ["train", "val"]:
if phase == "train":
model.train() # Set model to training mode
else:
model.eval() # Set model to evaluate mode
running_loss = 0.0
running_corrects = 0
# Iterate over data.
for inputs, labels in dataloaders[phase]:
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
# zero the parameter gradients
optimizer.zero_grad()
# forward
# track history if only in train
with torch.set_grad_enabled(phase == "train"):
# Get model outputs and calculate loss
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
# backward + optimize only if in training phase
if phase == "train":
loss.backward()
optimizer.step()
# statistics
running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
epoch_loss = running_loss / len(dataloaders[phase].dataset)
epoch_acc = running_corrects.float() / len(dataloaders[phase].dataset)
print("{} Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}".format(phase, epoch_loss, epoch_acc))
# deep copy the model
if phase == "val" and epoch_acc > best_acc:
best_acc = epoch_acc
best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
if phase == "val":
val_acc_history.append(epoch_acc)
print()
time_elapsed = time.time() - since
print(
"Training complete in {:.0f}m {:.0f}s".format(
time_elapsed // 60, time_elapsed % 60
)
)
print("Best val Acc: {:4f}".format(best_acc))
# load best model weights
model.load_state_dict(best_model_wts)
return model, val_acc_history
In [93]:
import os
data_dir = "hotdog"
batch_size = 32
model_ft = finetuned_net.to(device)
train_iter = torch.utils.data.DataLoader(
torchvision.datasets.ImageFolder(
os.path.join(data_dir, "train"), transform=train_augs
),
batch_size=batch_size,
shuffle=True,
)
test_iter = torch.utils.data.DataLoader(
torchvision.datasets.ImageFolder(
os.path.join(data_dir, "test"), transform=test_augs
),
shuffle=True,
batch_size=batch_size,
)
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none")
Zadanie 6 (1 punkt)
Zmodyfikuj tak parametry sieci, aby learning rate dla ostatniej warstwy był 10 razy wyższy niż dla pozostałych.
Trzeba odpowiednio podać pierwszy parametr torch.optim.SGD tak, aby zawierał parametry normalne, oraz te z lr * 10. Paramety warstw niższych to takie, które mają nazwę inną niż fc.weight albo fc.bias - może się przydać metoda sieci named_parameters().
In [94]:
def train_fine_tuning(net, learning_rate, num_epochs=15):
trainer = torch.optim.SGD([{"params": finetuned_net[2].parameters(), "lr": learning_rate*10}], lr=learning_rate) # your code here
dataloaders_dict = {"train": train_iter, "val": test_iter}
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
model_ft, hist = train_model(
net, dataloaders_dict, criterion, trainer, num_epochs=num_epochs
)
return model_ft, hist
# your_code
In [95]:
model_ft, hist = train_fine_tuning(model_ft, learning_rate=5e-5)
Epoch 1/15 ---------- train Loss: 2.4755 Acc: 0.5965 val Loss: 0.7241 Acc: 0.8125 Epoch 2/15 ---------- train Loss: 0.6392 Acc: 0.8145 val Loss: 0.4590 Acc: 0.8500 Epoch 3/15 ---------- train Loss: 0.4940 Acc: 0.8135 val Loss: 0.3920 Acc: 0.8500 Epoch 4/15 ---------- train Loss: 0.4317 Acc: 0.8435 val Loss: 0.3597 Acc: 0.8762 Epoch 5/15 ---------- train Loss: 0.3780 Acc: 0.8600 val Loss: 0.3278 Acc: 0.8750 Epoch 6/15 ---------- train Loss: 0.3702 Acc: 0.8520 val Loss: 0.3165 Acc: 0.8825 Epoch 7/15 ---------- train Loss: 0.3578 Acc: 0.8515 val Loss: 0.2975 Acc: 0.8900 Epoch 8/15 ---------- train Loss: 0.3401 Acc: 0.8700 val Loss: 0.2937 Acc: 0.8912 Epoch 9/15 ---------- train Loss: 0.3281 Acc: 0.8785 val Loss: 0.2809 Acc: 0.8937 Epoch 10/15 ---------- train Loss: 0.3168 Acc: 0.8795 val Loss: 0.2795 Acc: 0.8912 Epoch 11/15 ---------- train Loss: 0.3049 Acc: 0.8765 val Loss: 0.2681 Acc: 0.8975 Epoch 12/15 ---------- train Loss: 0.3071 Acc: 0.8790 val Loss: 0.2635 Acc: 0.8975 Epoch 13/15 ---------- train Loss: 0.2987 Acc: 0.8870 val Loss: 0.2585 Acc: 0.8975 Epoch 14/15 ---------- train Loss: 0.2872 Acc: 0.8820 val Loss: 0.2455 Acc: 0.9038 Epoch 15/15 ---------- train Loss: 0.2862 Acc: 0.8935 val Loss: 0.2454 Acc: 0.9025 Training complete in 17m 1s Best val Acc: 0.903750
skomentuj wyniki:
- Uzyskana wartość accuracy jest dość wysoka, na pewno dużo wyższa niż dla samego pretrenowanego modelu (gdyby posiadał odpowiednią kategorię)
Przy wyświetlaniu predykcji sieci musimy wykonać operacje odwrotne niż te, które wykonaliśmy, przygotowując obrazy do treningu:
- zamienić kolejność kanałów z (C, H, W) na (H, W, C)
- zamienić obraz z tensora na tablicę Numpy'a
- odwrócić normalizację (mnożymy przez odchylenie standardowe, dodajemy średnią) i upewnić się, że nie wychodzimy poza zakres [0, 1] (wystarczy proste przycięcie wartości)
In [96]:
def imshow(img, title=None):
img = img.permute(1, 2, 0).numpy()
means = np.array([0.485, 0.456, 0.406])
stds = np.array([0.229, 0.224, 0.225])
img = stds * img + means
img = np.clip(img, 0, 1)
plt.imshow(img)
if title is not None:
plt.title(title)
plt.pause(0.001)
In [97]:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion()
def visualize_model(model, num_images=6):
class_names = ["hotdog", "other"]
model.eval()
images_so_far = 0
fig = plt.figure()
with torch.no_grad():
for i, (inputs, labels) in enumerate(test_iter):
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
for j in range(inputs.size()[0]):
images_so_far += 1
ax = plt.subplot(num_images // 2, 2, images_so_far)
ax.axis('off')
ax.set_title(f'predicted: {class_names[preds[j]]}')
imshow(inputs.data[j].cpu())
if images_so_far == num_images:
return
In [98]:
visualize_model(model_ft)
Zadanie dla chętnych (3 punkty)¶
W zadaniach dotyczących klasyfikacji obrazu wykorzystywaliśmy prosty zbiór danych i sieć LeNet. Teraz zamień zbiór danych na bardziej skomplikowany, np. ten lub ten (lub inny o podobnym poziomie trudności) i zamiast prostej sieci LeNet użyj bardziej złożonej, np. AlexNet, ResNet, MobileNetV2.
In [99]:
pretrained_net = torchvision.models.alexnet(weights=torchvision.models.AlexNet_Weights.IMAGENET1K_V1)
pretrained_net
Downloading: "https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt-7be5be79.pth" to C:\Users\Szymon/.cache\torch\hub\checkpoints\alexnet-owt-7be5be79.pth 100%|██████████| 233M/233M [00:04<00:00, 50.2MB/s]
Out[99]:
AlexNet(
(features): Sequential(
(0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(11, 11), stride=(4, 4), padding=(2, 2))
(1): ReLU(inplace=True)
(2): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(3): Conv2d(64, 192, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2))
(4): ReLU(inplace=True)
(5): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(6): Conv2d(192, 384, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(7): ReLU(inplace=True)
(8): Conv2d(384, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(9): ReLU(inplace=True)
(10): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(11): ReLU(inplace=True)
(12): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
)
(avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(6, 6))
(classifier): Sequential(
(0): Dropout(p=0.5, inplace=False)
(1): Linear(in_features=9216, out_features=4096, bias=True)
(2): ReLU(inplace=True)
(3): Dropout(p=0.5, inplace=False)
(4): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
(5): ReLU(inplace=True)
(6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True)
)
)
In [100]:
finetuned_net = nn.Sequential(
pretrained_net,
nn.ReLU(),
nn.Linear(1000, 1000)
)
In [118]:
if not os.path.exists("images2"):
os.mkdir("images2")
os.mkdir("images2/train")
os.mkdir("images2/test")
folders = os.listdir("CUB_200_2011/images")
for folder in folders:
os.mkdir(f"images2/train/{folder}")
os.mkdir(f"images2/test/{folder}")
In [ ]:
import shutil
train_test_split = open("CUB_200_2011/train_test_split.txt", "r")
images = open("CUB_200_2011/images.txt", "r")
for line in train_test_split:
image_id, train_or_test = line.split()
image_id, path = images.readline().split()
sub_folder = path.split("/")[0]
path = "CUB_200_2011/images/" + path
if train_or_test == "0":
shutil.copy(path, f"images2/train/{sub_folder}")
else:
shutil.copy(path, f"images2/test/{sub_folder}")
In [120]:
import os
data_dir = "images2"
batch_size = 32
model_ft = finetuned_net.to(device)
train_iter = torch.utils.data.DataLoader(
torchvision.datasets.ImageFolder(
os.path.join(data_dir, "train"), transform=train_augs
),
batch_size=batch_size,
shuffle=True,
)
test_iter = torch.utils.data.DataLoader(
torchvision.datasets.ImageFolder(
os.path.join(data_dir, "test"), transform=test_augs
),
shuffle=True,
batch_size=batch_size,
)
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none")
In [121]:
model_ft, hist = train_fine_tuning(model_ft, learning_rate=5e-5)
Epoch 1/15 ---------- train Loss: 7.1206 Acc: 0.0059 val Loss: 6.1447 Acc: 0.0120 Epoch 2/15 ---------- train Loss: 5.8115 Acc: 0.0178 val Loss: 5.3255 Acc: 0.0275 Epoch 3/15 ---------- train Loss: 5.2658 Acc: 0.0364 val Loss: 4.9020 Acc: 0.0511 Epoch 4/15 ---------- train Loss: 4.9407 Acc: 0.0487 val Loss: 4.6848 Acc: 0.0517 Epoch 5/15 ---------- train Loss: 4.7161 Acc: 0.0661 val Loss: 4.4223 Acc: 0.0841 Epoch 6/15 ---------- train Loss: 4.5258 Acc: 0.0811 val Loss: 4.2364 Acc: 0.1023 Epoch 7/15 ---------- train Loss: 4.3576 Acc: 0.1004 val Loss: 4.0562 Acc: 0.1321 Epoch 8/15 ---------- train Loss: 4.2258 Acc: 0.1181 val Loss: 4.0443 Acc: 0.1144 Epoch 9/15 ---------- train Loss: 4.1287 Acc: 0.1253 val Loss: 3.8114 Acc: 0.1610 Epoch 10/15 ---------- train Loss: 4.0213 Acc: 0.1412 val Loss: 3.8378 Acc: 0.1400 Epoch 11/15 ---------- train Loss: 3.9308 Acc: 0.1472 val Loss: 3.6224 Acc: 0.1925 Epoch 12/15 ---------- train Loss: 3.8306 Acc: 0.1707 val Loss: 3.5384 Acc: 0.2075 Epoch 13/15 ---------- train Loss: 3.7708 Acc: 0.1817 val Loss: 3.4771 Acc: 0.2142 Epoch 14/15 ---------- train Loss: 3.7037 Acc: 0.1904 val Loss: 3.4647 Acc: 0.1969 Epoch 15/15 ---------- train Loss: 3.6351 Acc: 0.1962 val Loss: 3.3784 Acc: 0.2174 Training complete in 49m 24s Best val Acc: 0.217384
Wynik jest dużo słabszy niż przy hotdogach ale nie można dać się zmylić, przy hotdogach mieliśmy dwie klasy, a tutaj mamy aż 100 klas. Co prawda używamy bardziej zaawansowanego modelu ale mimo wszystko rozpoznajemu gatunki ptaków co jest sporo trudniejszym zadaniem.
Podsumowując uważam że wynik na poziomie 21,7% nie jest oszałamiający ale pokazuje że model działa. Z ciekawości spróbuję dłużej trenować model.
In [127]:
pretrained_net3 = torchvision.models.alexnet(weights=torchvision.models.AlexNet_Weights.IMAGENET1K_V1)
finetuned_net3 = nn.Sequential(
pretrained_net3,
nn.ReLU(),
nn.Linear(1000, 1000)
)
def train_fine_tuning3(net, learning_rate, num_epochs=15):
trainer = torch.optim.SGD([{"params": finetuned_net3[2].parameters(), "lr": learning_rate*10}], lr=learning_rate) # your code here
dataloaders_dict = {"train": train_iter, "val": test_iter}
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
model_ft, hist = train_model(
net, dataloaders_dict, criterion, trainer, num_epochs=num_epochs
)
return model_ft, hist
model_ft3 = finetuned_net3.to(device)
model_ft3, hist = train_fine_tuning3(model_ft3, learning_rate=5e-5, num_epochs=25)
Epoch 1/25 ---------- train Loss: 7.1678 Acc: 0.0047 val Loss: 6.0995 Acc: 0.0117 Epoch 2/25 ---------- train Loss: 5.8127 Acc: 0.0157 val Loss: 5.2783 Acc: 0.0300 Epoch 3/25 ---------- train Loss: 5.2713 Acc: 0.0330 val Loss: 4.9167 Acc: 0.0394 Epoch 4/25 ---------- train Loss: 4.9455 Acc: 0.0468 val Loss: 4.6300 Acc: 0.0559 Epoch 5/25 ---------- train Loss: 4.7243 Acc: 0.0609 val Loss: 4.3947 Acc: 0.0826 Epoch 6/25 ---------- train Loss: 4.5321 Acc: 0.0737 val Loss: 4.1935 Acc: 0.1086 Epoch 7/25 ---------- train Loss: 4.3770 Acc: 0.0942 val Loss: 4.0590 Acc: 0.1183 Epoch 8/25 ---------- train Loss: 4.2521 Acc: 0.1101 val Loss: 3.9144 Acc: 0.1420 Epoch 9/25 ---------- train Loss: 4.1298 Acc: 0.1224 val Loss: 3.8136 Acc: 0.1528 Epoch 10/25 ---------- train Loss: 4.0275 Acc: 0.1415 val Loss: 3.7341 Acc: 0.1543 Epoch 11/25 ---------- train Loss: 3.9358 Acc: 0.1500 val Loss: 3.7325 Acc: 0.1468 Epoch 12/25 ---------- train Loss: 3.8454 Acc: 0.1633 val Loss: 3.5419 Acc: 0.1984 Epoch 13/25 ---------- train Loss: 3.7664 Acc: 0.1700 val Loss: 3.5809 Acc: 0.1540 Epoch 14/25 ---------- train Loss: 3.6955 Acc: 0.1817 val Loss: 3.5740 Acc: 0.1698 Epoch 15/25 ---------- train Loss: 3.6315 Acc: 0.1995 val Loss: 3.3382 Acc: 0.2274 Epoch 16/25 ---------- train Loss: 3.5696 Acc: 0.2125 val Loss: 3.2902 Acc: 0.2352 Epoch 17/25 ---------- train Loss: 3.5164 Acc: 0.2168 val Loss: 3.3085 Acc: 0.2199 Epoch 18/25 ---------- train Loss: 3.4685 Acc: 0.2311 val Loss: 3.2914 Acc: 0.2236 Epoch 19/25 ---------- train Loss: 3.4343 Acc: 0.2258 val Loss: 3.1931 Acc: 0.2287 Epoch 20/25 ---------- train Loss: 3.3899 Acc: 0.2472 val Loss: 3.1050 Acc: 0.2713 Epoch 21/25 ---------- train Loss: 3.3582 Acc: 0.2459 val Loss: 3.0703 Acc: 0.2723 Epoch 22/25 ---------- train Loss: 3.3192 Acc: 0.2528 val Loss: 3.0180 Acc: 0.2900 Epoch 23/25 ---------- train Loss: 3.2643 Acc: 0.2568 val Loss: 3.0064 Acc: 0.2753 Epoch 24/25 ---------- train Loss: 3.2107 Acc: 0.2736 val Loss: 2.9558 Acc: 0.2986 Epoch 25/25 ---------- train Loss: 3.2233 Acc: 0.2734 val Loss: 2.9321 Acc: 0.2948 Training complete in 92m 30s Best val Acc: 0.298632
Po wydłużeniu treningu z 15 epok do 25 epok wynik poprawił się do aż 29,9%. Uważam że jest to naprawdę dobry wynik.